【摘 要】
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针对传动箱故障振动信号的非平稳特征,文中提出了一种基于AVMD与极限学习机的传动箱故障诊断方法。针对变分模态分解需要提前设定分解个数K,引入相关系数作为阈值,从而实现自
【基金项目】
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国家自然科学基金项目-融合状态监测信息的航空发动机运行可靠性评估理论与方法研究(51275374)
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针对传动箱故障振动信号的非平稳特征,文中提出了一种基于AVMD与极限学习机的传动箱故障诊断方法。针对变分模态分解需要提前设定分解个数K,引入相关系数作为阈值,从而实现自适应变分模态分解(adaptivevariationalmodedecomposition,AVMD)。传动箱振动信号经过AVMD分解之后,会得到若干个独立的模态分量,然后提取这些模态分量所组成矩阵的奇异值,作为故障诊断的特征向量,最后利用极限学习机实现故障识别。实验结果表明,该方法对传动箱大齿轮点蚀、大齿轮断齿、小齿轮磨损、正常四种状态具
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